智能业务场景应用规划 • 大模型训练与优化策略 目录 CONTENTS • 风险控制与合规管理 • 实施路径与阶段目标 • 标杆案例与同业实践 • 预期效益与 ROI 分析 • 组织能力与人才建设 • 未来演进与持续创新 01 数字化转型背景与必要性 银行业面临的竞争压力与市场挑战 国有大行服务下沉 国有大型银行通过下沉服务覆盖更多区域，加剧了中小银行的获客难度，迫使后者加快数 务。例如，通过智能架构设计，银 行可以更灵活地应对未来技术变化， 降低因技术更新导致的额外成本。 12 组织能力与人才建设 复合型数字人才梯队培养计划 多层次人才培养体系 01 建立覆盖初级、中级、高级数字人才的培养体系，包括技 术研发、数据分析、架构设计等多个领域，确保人才梯队 的完整性和持续性。 定制化培训课程 02 根据银行数字化转型的具体需求，设计定制化的培训课程， 涵盖大 涵盖大模型技术、企业架构建模、敏捷开发等前沿知识， 提升员工的专业技能和创新能力。 实战项目经验积累 03 通过参与实际数字化转型项目，让员工在实践中积累经验， 提升解决复杂问题的能力，同时通过项目复盘和总结，持 续优化人才培养方案。 激励机制与职业发展路径 04 建立完善的激励机制和职业发展路径，包括绩效考核、晋 升通道、薪酬福利等，激发员工的学习动力和职业成长潜 力。 扁平化管理结构 减少管理层级，优化决策流程，提升组织响应

关键芯片 基础软件 产业链控制 主导权 卡脖子 产业基础 创新能力、供应链体系、 人才资源 决定性 关键性 基础性 研发 设计 断链风险 核心 制造 美国 / 欧洲 中国台湾 / 韩 国 中国大陆 产业竞争从国家间分段互补合作模式转为主导权、制高点和卡脖子的争夺 全，缺乏统一的战略规划和顶层设计 · 人才基础较为薄弱 中国在基础研究和应用研究人才的比例较低 ， 尤 其缺少跨界型、 复合型人才。 以智能制造领域例 ， 预计到 2025 年人才需求将达到 900 万人 ， 面临 高 达 450 万人的人才缺口 ， 中国亟需加强未来 产业 相关领域的人才培养和引进 产业经济面临机遇 · 市场需求是驱动产业经济发展的关键因 实现智能化、精细化的产业治理模式，推动产业创新与发展， 加强产业创新生态完善； • 具备强大的自动化处理产业信息能力、智能分析与预测 ，提升服务效率，降低人力成本。 产业网链大模型训练过程 产业网链大模型 人才库 3000 万 + 专家库 3 万 + 全球海关 20 亿 + 大宗商品交易行情 15 亿 + 政策 590 万 + 资讯 4000 万 + 招投标 14 亿 + 论文 1.2 亿 +

62% 1至5个月（视具体问题而定） 此外，企业预计通过自主化运营能缩减约16% 的碳排放，这将直接帮助企业达成其可持续发展 目标。 再者，自主化运营能够增强企业韧性，以更好 地应对网络攻击、人才短缺、地缘政治动荡、极端 天气事件以及原材料稀缺等风险。我们发现，企业 预计应对中断的反应时间和恢复时间将分别缩短 62%和60%（见图1）。这种强大的韧性在供应链 中断愈发频繁和严重的当下尤为重要。 一个统一由AI赋能的数据平台。随后，负责运营的 现场管理人员和工人可以比较这些场景下的可用 性、利用率和整体设备效率等关键绩效指标，从而 及时发现潜在问题并采取行动。 通过集中管理这些先进能力，舍弗勒得以统 一全球团队。其人才将不再仅仅是在车间执行任 务，而是能够以前所未有的效率，主动地实时设 计、监控和优化流程。 实现自主智能供应链 22 重构人与技术的协作模式 以往，企业的组织架构大多以职能为核心， 例如，物流部门管理仓库、销售部门管理销售团 例如，物流部门管理仓库、销售部门管理销售团 队等。如今，数据正日益打破职能壁垒，为平台型 组织的崛起提供支持。在这种组织中，跨职能团 队将围绕数据资产进行重组。这种新兴的组织结 构转变，加之供应链自主智能化的实现，必将对 人才产生影响，但其影响方式与许多领导者的设 想有所不同。 当前，一些人担心自动化会导致劳动力规模 缩减，AI投资步伐的加快更是加剧了这种担忧。 然而，我们的调研显示，仅有1%的受访者预计员工

6.2.1 多学科团队组建.........................................................................94 6.2.2 培训与人才储备.........................................................................96 6.3 数据管理策略.......... 追溯性至关重要，因此在模型设计时应采用增强可解释性的策略， 如利用可视化工具和解释性 AI 方法。 经济可行性方面，实施 AI 生成式大模型所需的初始投资较 大，包括硬件设施、软件平台以及专业人才的招聘和培训。然而， 长期来看，通过提升医疗服务效率、减少误诊率及降低人力成本， 可以实现可观的经济回报。根据市场研究，AI 在医疗行业的应用可 以使医疗服务的成本降低约 20%至 30%。通过以下方面，我们可 生成式大模型的初期投资。目前，企业 在这一领域的成本主要包括技术开发费用、数据采集和处理费用、 基础设施建设费用和人才培养费用。具体包括：  技术开发和部署费用：包括软件开发、模型训练和优化所需的 费用。  硬件和基础设施投资：例如高性能计算设备、云服务费用等。  数据管理和处理费用：数据的获取、清洗、标注和存储成本。  人才与培训费用：AI 专家、数据科学家等相关人员的招聘和 培训成本。 接下来，对可能的经济收益进行估算。使用

建立和维护大型模型系统需要巨大的技术投入和持续的运维支持。为了应对这一挑 战，保险公司可以采取以下策略：一是合理规划技术投资预算，确保资金的有效利用；二是 加强与科研机构和高校的合作与交流，引入先进技术和人才；三是建立完善的运维管理体 系和应急预案，确保系统的稳定性和可用性。 同时，保险公司还需要关注技术发展趋势和市场动态，及时调整技术策略和投资方向， 以保持技术的先进性和竞争力。 大模型技术在 公司投入大量的 资源，也需要他们不断提升数据安全能力。 （7）人才短缺问题 随着数智化转型的推进，保险公司对技术人才的需求日益增加。然而，高素质的技术 人才相对短缺，尤其是在人工智能、大数据分析等领域。人才短缺不仅增加了保险公司的 运营成本，也影响了他们在技术创新和市场竞争中的表现。保险公司需要通过培养和吸引 技术人才，提升自身的技术创新能力。 数智化转型不仅是保险企业应对当前挑战的必然选择，更是实现长远发展的必由之 高等挑战。数字技术应用面临着合规要求下的法律和监管挑战，以及各种信息安全风险。 发展不均衡的数字化技术进一步加剧数字鸿沟问题；同时，需要大量成本投入的数字化技 术制约着中小企业发展， “保险+科技”这一复合型需求也带来人才培养的新挑战。 保险行业作为金融领域的重要组成部分，正经历着前所未有的数字化转型变革。这不 仅涉及技术层面的革新，还包括业务模式的创新和市场策略的调整。 （1）技术层面的革新 大数据与人工智

余热驱动制冷 热电联产 16/80 范式困境主要原因二：多学科交叉、技术门槛高、木桶理论效应凸显 17/80 口多学科交叉人才极其稀缺，而且非常昂贵 口 普通人才天花板效应明显，最不靠谱的人 / 环节是整个项目的天花板 2025 年 2 月，麻省理工学院何凯明指出： Al 正在悄然重塑全球科研生态：“过去，不同学科间的交流 像隔着 场 群 控 平 台 简 介 65/80 中心 世界模型 / 数字孪生：浙江大学团队自研仿真平台的一点体会 66/80 口需要深度工匠精神，要有迭代思维，年复一年升级迭代，人才是关键 口群 控软件和仿真软件开发难度、周期和代价非常高 配 置栏 系统流程图 菜单栏 工具栏 开发工具栏子栏 EnergyX 1

如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 顶级的技术人才，让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对 保险科技的研究发现，三分之一的保险公司认为，“缺乏智能技术的专业人才” 阻碍了人工智能的发展。 为了应对不断变化的业务需求，保险公司还需利用外部资源，来扩充自己的 人力和虚拟员工。新技术使

制造、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数字经济发展，但由于起步晚、底子薄，这些地区 在人才储备、技术创新以及资金投入等方面仍相对不足。中西部地 区产业仍以传统资源型产业和劳动密集型产业为主，数字化转型的 动力相对薄弱，具备巨大的算力发展潜力和市场空间。 区域差距的扩大既会加剧经济发展的不平衡，也会制约全国产 东、西部省份各占五成，在资源环境和市场环境方面各具特色和优 势。西部地区在政策支持、气候条件、绿色能源供应等方面具有独 特优势；东部沿海地区则在基础设施建设、人才资源和行业生态建 设方面表现突出。同时，各地区面临着基础设施建设、能源供应、 技术人才等方面的挑战，需要进一步加强合作和协同发展。 综合算力指数 32 来源：中国信息通信研究院 图 20 省级行政区环境分指数 Top10 2.资源环境 自然条件 当地年平均气温 清洁能源利用 率 算力中心使用清洁能源耗电量与总耗电量的比值 政策支持力度 政府出台的算力相关政策数量 市场环境 头部企业布局 当地头部企业与业内头部企业的占比值 人才储备 高校毕业生数量 行业交流频次 举办的算力相关会议活动数量 示范荣誉 获得国家荣誉和算力中心绿色等级、低碳等级、 算力算效等级以及安全可靠、服务能力等方面的 示范荣誉之和 综合算力指数

，市场竞争从一阶段比拼模型能力，进入比拼应用、数据、工程化交付能力的第二阶段 -11- 目录 Contents 02 03 01 04 05 -12- 中美在AI领域的对比：人才与技术 n 我国高端人才的数量和密度跟美国有明显差距 n 我国AI领域重大原创性成果的数量落后于美国 人工智能领域被引用最多的100篇论文（2020~2022） -13- 中美在AI领域的对比：企业 n

是在业务快速增长的情况下。 最后，人才和技能缺口也是一个不容忽视的挑战。DeepSeek 的应用需要具备深厚金融知识和先进技术能力的复合型人才。金融 银行机构需要投资于培训和人才引进，以建立一支能够有效利用 DeepSeek 技术的团队。  数据安全和隐私保护  数据质量和完整性  法规合规性  技术集成和系统兼容性  人才和技能缺口 综上所述，DeepSeek 在金融银行的应用面临多重业务挑战， 合规性与监管：随着金融监管的日益严格，DeepSeek 将严格 遵守相关法律法规，确保技术应用的合规性。同 时，DeepSeek 还将支持金融机构进行合规性审查，降低监管 风险。  技术培训与人才培养：为了充分发挥 DeepSeek 的技术优 势，未来需要加强对金融从业人员的技术培训，提升其对人工 智能技术的理解与应用能力。  跨行业合作：DeepSeek 将与金融科技公司、高校研究机构等